Adapting Vision-Language Models from Iconic to Inclusive for Multi-Label Recognition Without Labels
作者: Cheng Chen, Jingyu Zhou, Yifan Zhao, Jia Li
分类: cs.CV
发布日期: 2026-06-10
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出无标签多标签图像识别的框架以解决视觉语言模型的偏见问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多标签识别 视觉语言模型 无监督学习 多模态学习 图像理解
📋 核心要点
- 当前的视觉语言模型在多标签图像识别中存在偏向性，主要集中于最显著的对象，忽略其他重要信息。
- 本文提出的无监督框架通过“切割”和“缝合”两个阶段，适应VLMs以实现包容性理解，支持无标签的多标签识别。
- 实验结果表明，该框架在多个公共数据集上显著优于现有无监督方法，展示了其在视觉理解中的潜力。
📝 摘要（中文）
理解多标签图像仍然是计算机视觉中的一项挑战。随着视觉-语言多模态学习的快速发展，视觉语言模型（VLMs）能够在没有标注数据的情况下实现零样本识别。然而，由于其内在设计，这些模型往往优先考虑最具代表性的对象，忽略其他上下文信息。这种内在偏见与多标签学习的本质相悖，从而限制了其适用性。本文提出了一种无监督框架，将VLMs从标志性识别适应为包容性理解，实现无标签的多标签图像识别。我们的框架包括两个关键阶段：“切割”和“缝合”：在切割阶段，我们提出了多采样响应估计器，以防止模型仅集中于单一对象。在缝合阶段，引入了多对象混合适应，以调整标签，更好地符合多标签分布，同时在仅一个周期内保留原始模型的内在特征。大量实验表明，我们的框架在四个公共数据集上显著优于现有的无监督方法，甚至超越了几个代表性的弱监督基线。这些结果展示了在没有手动标注的情况下，适应预训练VLMs以实现更全面的视觉理解的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决视觉语言模型在多标签图像识别中的偏见问题，现有方法往往只关注最具代表性的对象，导致多标签信息的丢失。
核心思路：通过无监督的方式，将VLMs从标志性识别转变为包容性理解，允许模型在没有标签的情况下识别多个对象。
技术框架：整体框架分为两个主要阶段：切割阶段使用多采样响应估计器，缝合阶段则通过多对象混合适应调整标签分布。
关键创新：最重要的创新在于通过切割和缝合两个阶段的设计，克服了传统VLMs的偏见，使其能够更全面地理解多标签图像。
关键设计：在切割阶段，采用多采样响应估计器以防止模型集中于单一对象；在缝合阶段，设计了多对象混合适应，以在保持模型特征的同时调整标签分布。实验中仅需一个训练周期即可完成适应。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的框架在四个公共数据集上显著优于现有的无监督方法，具体表现为在某些任务上超过了多个弱监督基线，提升幅度达到XX%。这些结果验证了该方法在无标签多标签识别中的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括图像分类、内容检索和自动标注等，能够在没有人工标注的情况下实现更全面的图像理解。这一方法的实际价值在于降低了数据标注的成本，同时提高了模型的适用性和灵活性，未来可能对多媒体内容分析和智能视觉系统产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Understanding multi-label images remains a challenging task in computer vision. With the rapid progress of vision-language multimodal learning, vision-language models (VLMs) enable zero-shot recognition without labeled data. However, due to their intrinsic design, these models often prioritize the most iconic object and omit other contextual positives. This intrinsic bias conflicts with the nature of multi-label learning, thereby limiting their applicability. In this work, we propose an unsupervised framework that adapts VLMs from iconic recognition toward inclusive understanding, enabling label-free multi-label image recognition. Our approach consists of two key stages,
cutting'' andsewing'': In the cutting stage, we present the multi-sampling response estimator to prevent the model from concentrating only on one single object. In the second sewing stage, the multi-object blend adaptation is introduced to adjust the labels to better conform to the multi-label distribution while preserving the intrinsic characteristics of the original model within only one epoch. Extensive experiments show that our framework significantly outperforms existing unsupervised approaches on four public datasets, even surpassing several representative weakly supervised baselines. These results demonstrate the potential of adapting pre-trained VLMs for more comprehensive visual understanding without manual annotations. Our code is publicly available at https://github.com/iCVTEAM/TailorCLIP.